Java多线程并发之读写锁 本文主要内容：读写锁的理论；通过生活中例子来理解读写锁；读写锁的代码演示；读写锁总结。通过理论(总结)-例子-代码-然后再次总结，这四个步骤来让大家对读写锁的深刻理解。...本篇是《凯哥(凯哥Java:kagejava)并发编程学习》系列之《Lock系列》教程的第七篇：《Java并发包下锁学习第七篇：读写锁》。 一：读写锁的理论 什么是读写锁？...这个过程，站在并发角度来分析的的话：电子屏幕是共享数据；千千万万的乘客是不同的线程；火车站内部工作人员也是不同的线程；乘客是读资源的线程，当一个线程来读取的时候，其他线程也可以读取操作的；火车站内部工作人员修改火车信息的时候...而且从乘客获取车次信息的数据来看，获取到的只是工号是13的。这个时候获取到的数据不一定是正确的了。所以，不使用锁是不行的。...其内部维护了一对锁：一个读锁(ReadLock对象)，一个写锁(writeLock对象)，通过读写分离的方式来提高并发性能。读写锁也叫共享锁。其共享是在读数据的时候，可以让多个线程同时进行读操作的。
文章目录 一、并发类型 二、线程状态 三、CPU 数据缓存 一、并发类型 ---- 并发类型 : Thread Runnable Future ThreadPool 其中 Runnable , ThreadPool..." 运行状态 " ; 线程运行完毕之后 , 或者线程执行出现异常 , 进入 Dead " 死亡状态 " ; 三、CPU 数据缓存 ---- 程序执行时 , 主要是 CPU 执行程序中的指令 , 指令的运行...内存 中 , 线程执行后 , 会将需要操作的数据加入到 CPU 缓存 中 ; CPU 缓存分为 L1 , L2 , L3 , 3 个级别的缓存 , 如下图所示 ; CPU 执行线程时 , 不直接操作内存中的数据...运行时 , 每个 Java 线程都配套一个 工作内存 , 然后工作内存从 主内存 中获取数据 , 主内存被所有工作内存共享 ; 工作内存 就是 线程的 本地内存 , 其中存储的是主内存中的 变量副本..., 使用主内存的变量前 , 先将变量拷贝工作内存中 ; 当在线程中 修改了工作内存中的数据 , 需要同时 将变量的修改同步到主内存中 ; 这里的 工作线程 / 本地线程 相当于 CPU 中的 L1 /
主程序发起1w个并发，不断的往slice中填充数据。 不安全的方式，将新数据直接 append 到slice中。 安全的方式，需要在 append 之前加锁，然后操作完再解锁。...，但是最后只看到9989个，不足1w个的原因就是因为线程不安全，造成数据的丢失。...那么，为什么会出现这样的线程安全性问题呢？ 并发读写在单线程运行时就不会有这种线程安全性问题。 而现在多核CPU，多线程的程序，这种问题就会越来越突出。...如： for { data := <- chanList list = append(list, data) } 由于 slice 不存在并发读写的冲突，所以在读取的时候可以省去加锁的操作...，也就不用考虑读写锁了。
从上面简单的对比中，我们还看不出太多的区别，我们还是可以得出下面一些结论： 通过channel的方式，其实就是通过队列把并发执行的数据读写改成了串行化，以避免线程安全性问题； 多个协程交互的时候，可以通过依赖同一个...channel对象来进行数据的读写和传递，而不需要共享变量； 我们再来对比一下程序的执行效率。...map并发读写的场景，通过互斥锁的方式比channel的方式要快很多，毕竟channel的方式增加了channel的读写操作，而且channel的串行化处理，效率上也会低一些。...优先使用互斥锁的场景： 复杂且频繁的数据读写操作，如：缓存数据； 应用中全局的共享数据，如：全局变量； 优先使用channel的场景： 协程之间局部传递共享数据，如：订阅发布模式； 统一的数据处理服务，...如：库存更新+订单处理； 至此，我们已经通过3个Go实例讲解，知道在并发读写的情况下，如何搞定线程安全性问题，简单的数据结构就是int类型的安全读写，复杂的数据结构分别详细讲解了slice和map。
多路复用模型能够最大限度的将一个线程的执行能力榨干，一条线程执行所有的数据，包括新连接的接入、数据的读取、计算与回写，但是假设，我们的数据计算及其缓慢，那么该任务的执行就势必影响下一个新链接的接入！...单线程的NIO模型 如图，我们能了解到，单线程情况下，读事件因为要做一些业务性操作（数据库连接、图片、文件下载）等操作，导致线程阻塞再，读事件的处理上，此时单线程程序无法进行下一次新链接的处理！...我们对该线程模型进行优化，select事件处理封装为任务，提交到线程池！ NIO多线程模型 ?...image-20210416170643079 上面的这种数据结构能够解决掉因为计算任务耗时过长，导致新链接接入阻塞的问题，我们能否再次进行一次优化呢？...image-20210416134148671 我们在select选择器内部处理计算任务的时候，也可以将任务封装为task，提交到线程池里面去，彻底将新连接接入和读写事件处理分离开，互不影响！
RocketMQ高并发读写 Rocket的高并发读写的原因可以从3个方面进行分析： 生产者负载均衡 生产者发送消息有负载均衡。...Broker 服务端的高并发读写主要利用Linux操作系统的PageCache特性，通过顺序写盘(Commit Log)，跳跃读 来尽量命中PageCahe，从而大大减少磁盘IO。...再加上MQ默认是累计4K才强制从PageCache中刷到磁盘，所以高并发写性能突出。...所以Broker的机器需要大内存，尽量缓存足够多的commitLog，让Broker读写消息基本在PageCache中操作。...这里需要注意一点，如果内存回收速度比应用写缓存的速度慢，会导致写缓存的线程一直等待，体现到RocketMQ上就是写消息RT很高，这就是 “毛刺问题”。
最近在项目中我们遇到了高并发的事情，我是这样操作的。利用JavaNIO实现非阻塞式的读写，通过锁机制完成高并发下的文件的操作。...rw"); long filelength = fout.length();//获取文件的长度 fout.seek(filelength);//将文件的读写指针定位到文件的末尾...} } 上面的代码实现了在文件的末尾追加内容，要想在文件的中间插入内容，这个方法还不能实现，必须读出来，当读到添加内容的位置，添加到StringBuffer中，然后读完文件，将文件读写指针定位开始
我以Java自带的数据结构为例，用源码的形式说明，如何阻塞线程、通知线程的。...一、Lock & Condition ArrayBlockingQueue以可重入锁和两个Condition对象来控制并发。...四、ReentrantLock vs AbstractQueuedSynchronizer ArrayBlockingQueue使用ReentrantLock来控制并发，同时也使用ArrayBlockingQueue...的Condition对象来与线程交互。...LockSupport来完成的，并发数据结构与线程直接的交互最终也是需要LockSupport。
一、读写锁 ReadWriteLock 读写锁维护了一对相关的锁，一个用于只读操作，一个用于写入操作。只要没有writer，读取锁可以由多个reader线程同时保持。写入锁是独占的。...互斥锁一次只允许一个线程访问共享数据，哪怕进行的是只读操作；读写锁允许对共享数据进行更高级别的并发访问：对于写操作，一次只有一个线程（write线程）可以修改共享数据，对于读操作，允许任意数量的线程同时进行读取...与互斥锁相比，使用读写锁能否提升性能则取决于读写操作期间读取数据相对于修改数据的频率，以及数据的争用——即在同一时间试图对该数据执行读取或写入操作的线程数。 读写锁适用于读多写少的情况。...因此，“读取锁”支持被多个线程同时获取。 (02) 观察Thread-1,Thread-3,Thread-5这三个“写入锁”的线程。只要“写入锁”被某线程获取，则该线程运行完毕了，才释放该锁。...四、ReentrantReadWriteLock应用场景 ReentrantReadWriteLock读写锁：(针对不同操作可以提供不同读或写锁 --读写锁、写写锁之间互斥。
在这篇博客中，我们将深入探讨ReadWriteLock读写锁，这是一个用于管理多线程访问共享资源的重要工具。...写在前面在多线程环境中，共享资源的并发访问是一个常见的挑战。如果不加以管理，多个线程可能会同时访问和修改共享数据，导致数据不一致和竞态条件。...读写锁是一种解决这个问题的机制，它允许多个线程同时读取共享数据，但只有一个线程能够写入数据。这可以显著提高多线程程序的性能。什么是ReadWriteLock？...当线程持有写锁时，其他线程不能获取读锁或写锁，确保数据的一致性。读锁用于并发读取数据，写锁用于修改数据。这种分离的访问权限允许多个线程同时读取数据，但只有一个线程能够修改数据，从而提高了并发性能。...总结ReadWriteLock是一个强大的工具，可以提高多线程程序的性能和可维护性。通过允许多个线程并发读取共享资源，同时限制只有一个线程能够修改共享资源，它减少了竞态条件的发生，确保数据的一致性。
接口很可能被多个线程同时访问，即access()方法被多个线程调用。那么问题来了：多线程调用access
图片最近也有些关于黄金相关分析的项目需要用到金交所数据，这里直接获取权威的交易数据，上海黄金交易所官网就有历年的交易数据。直接用熟悉的Python写个爬虫自动获取。...首先进行简单的网站分析，找到上海黄金交易所每日行情页列表（首页 > 数据资讯 > 历史行情数据 > 每日行情。分析发现网站还存在反爬机制，对访问的IP的有爬频率限制。...所以爬虫程序里面直接python使用aiohttp 通过设置代理IP，多线程并发采集，这样能更高效的获取数据。代理IP最好是选择付费的优质代理服务商，不管是代理的连通率，延迟，速度，带宽都有保证。...f"Total requests: {len(results)}") print(f"Success requests: {success}")# 定义异步主函数来创建并运行多个协程任务，并控制并发数量和超时时间等参数
文章目录 一、进程与线程 二、并发 三、线程间通信 四、Java 并发 3 特性 一、进程与线程 ---- 最开始是没有线程这个概念的 , 一个应用程序就是一个进程 , 应用程序运行时 , 如果还要处理与用户交互的逻辑..., 程序计数器 , 三者都是线程独有的数据 ; 程序运行 的 指令 , 就放在 上面的 线程栈 中 ; 每个 线程栈 中都有 一串指令 , 等待执行 ; 这些线程栈 , 不能 串行 执行 , 必须 并发...执行 , 才能保证所有的应用程序 , 都能得到很好的用户体验 ; 并行 是 同一个 时间点 处理多个事件 ; 并发 是 同一个 时间段 处理多个事件 ; 三、线程间通信 ---- 线程间通信 : 假设有...a 取值异常的情况 ; 主内存 中的数据 , 对所有的线程都可见 ; 但是 线程 A 和 线程 B 之间 , 互相不知道对方线程 本地内存 中的数据 ; 这种情况就是线程不安全的情况 ; 四、Java...并发 3 特性 ---- Java 并发的 3 特性 : 原子性 : 每个操作都是 不可拆分的原子操作 ; 在线程中进行 a++ 就不是原子操作 , 该操作分为 3 个步骤 , 首先从主内存中读取
前言 之前提到的ReentrantLock是排他锁，这种锁同一时刻只允许一个线程访问，而读写锁同一时刻可以多个线程访问，但在写线程访问时，所有读线程和其他写线程都要被阻塞。...读写锁维护了一对锁，一个读锁和一个写锁，通过分离读写锁，使得并发性相比一般的排他锁有很大提升。 参考文献 《Java并发编程的艺术》 正文 读写锁只需要在读操作时获取读锁，写操作获取写锁即可。...当一个线程获取了写锁，则增加状态只。如果当前线程在获取写锁时，读写已经被获取，或者该线程不是获取写锁的线程，则当前线程进入阻塞。...而写锁一旦被获取，其他读写线程都要被阻塞了。说白了，我们要保证在写之前不能有线程还在读，这样数据不准确。...锁降级是有必要到，是保证数据到可见性，如果当前线程不获取读锁而是直接释放写锁，假设此时另一个线程T获取了写锁并修改了数据，那么当前线程无法感知线程T修改了数据。
可重入锁是一种排他锁，同一时间只允许一个线程操作竞争资源。读写锁是针对读、写场景设计的，允许多个线程同时持有锁。读写锁维护了一个读锁和一个写锁。...其机制如下： 没有其它线程占用写锁的情况下，同一时间可以有多个线程加读锁。 没有任意线程占用读锁的情况下， 同一时间只有一个线程可以加写锁。...简单总结就是要么读，要么写，允许多个线程同时读，只允许一个线程单独写。看看源码。...先回顾下我们对读写锁机制的描述： 没有其它线程占用写锁的情况下，同一时间可以有多个线程加读锁。 发现没有，我们用的是其它，而不是任意。...说人话就是，如果线程A持有写锁，其它线程就不允许持有读锁，A线程却可以。
读写锁维护一对锁，读锁和写锁 分离读锁和写锁，并发性比排它锁有很大提升 ReadWriteLock仅定义读锁和写锁的两个方法——readLock()和writeLock() 实现类ReentrantReadWriteLock...() 判断写锁是否被获取 int getWriteHoldCount() 返回当前写锁被获取的次数 读写锁状态的设计： 通过运用“按位切割使用”同步状态（一个整形变量），来维护多个读线程和一个写线程...写锁的获取和释放： 写锁支持重进入： 当前线程获取了写锁，增加写状态 当前线程获取写锁时，读锁已经被获取或者线程不是获取写锁的进程，当前线程进入等待状态 读锁的获取和释放 读锁可以被多个线程同时获取...读锁进入等待状态 锁降级 写锁降级成读锁：把当前持有的写锁，再获取到读锁，随后释放（之前拥有的）写锁 锁降级作用：如果线程获取读锁而是直接释放写锁，假设某线程获取了写锁并修改了数据，当前线程无法获取数据更新了...ReentrantReadWriteLock不支持锁升级，也是因为如果读锁被多个线程获取，任意线程获取了写锁并更新数据，其更新对其他获取到读锁的线程是不可见的。
现在写程序，如果说不会处理并发问题，那很可能会被人吐槽跟不上时代的步伐了。 并且我们的 Go 语言在处理并发问题上，有着天然的优势，简直是非常的丝滑。...所以我决定，近期我会出几期关于并发编程上的分享。 什么是并发问题？ 并发问题的根本还是来自我们的计算机性能的提升，由最原始的单核单线程到现在的多核多线程。...没有线程安全的计数器 我们在某些计数器时，比如用户调用 API 次数的统计时，在高并发的情况下就非常容易出现线程不安全的问题，请看下面的代码： type DownInfo struct { DownCount...，然后每个线程里面再模拟了 100 个操作请求，合计 10000 个。...如果不加入异步并发的情况下，正常输出的结果应该是 10000 ，但是这段代码加入了异步并发，执行的结果就非常诡异了，每次执行的结果都会不一样： 啥原因呢？
多线程 并发：两个或多个事件在同一个时间段发生。 并行：两个或多个事件在同一时刻发生（同时发生）。 进程：一个正在运行的应用程序就是一个进程。 线程：是进程的一个执行单元。...一个进程至少有一个线程，可以有多个线程，这样的就叫多线程程序。...进程图示： 线程图示： 线程调度： 1.分时调度：所有线程轮流使用CPU的使用权，平均分配每个线程占用CPU的时间。...2.抢占式调度：优先让优先级高的线程使用CPU，如果优先级相同，那么随机选择一个（线程随机性），Java使用的就是抢占式调度。
在微服务开发中，随着业务量数据量的提升，数据库必定遭遇高并发等风险。...这个订单库是单库，单库在高并发的情况下必定出现瓶颈。此时，我们需要进行一定的优化。 根据“二八原则”，80%都是读请求，甚至更多，20%都是写请求，甚至更少。所以绝大多数的业务场景之下都是高并发读。...假设我们现在的目的是，要提高并发读的性能以及高可用读。那么这个时候我们可以将单数据库优化为如下： 从图中可以看到，用户的请求并不是全部都到达一个单库，而是会被分流，这是一个非常典型的读写分离架构。...一个主库对应三个从库，主从之间通过binlog进行数据复制，而且主从的表数据结构完全一致，数据也都一样。...像这样的一个主从架构可以保证高性能读以及高并发读，如果读库集群再次达到瓶颈则可以继续进行水平扩展。
并且，读写切换时，有足够的状态等待，直到真正安全时，才会切换动作。...如下图所示： 业务场景举例 比如现在有 A、B、C、D、E、F、G 6个线程，其中A、B、C、G 4个线程之行读请求，E、F 2个线程之行写请求，如何保证读写安全？...分析： 读写请求是可以在多个线程进行的 写请求时，所有的请求都会被停止即悬挂 解决：使用读写锁 代码： demo里面的代码就是业务场景的表达，即有多个线程同时执行读写请求的业务场景 - (void...cachedHoldCounter = rh; // cache for release } return 1; } } } 问题 当有100个线程来并发的进行读写请求...我们会使用读写锁，但是其读写锁的原理也需要明白和理解。 end
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